PURPOSES: The purpose of this thesis is to evaluate the effectiveness of an active noise cancellation (ANC) system in reducing the traffic noise level against frequencies from the predictive model developed by previous research. The predictive model is based on ISO 9613-2 standards using the Noble close proximity (NCPX) method and the pass-by method. This means that the use of these standards is a powerful tool for analyzing the traffic noise level because of the strengths of these methods. Traffic noise analysis was performed based on digital signal processing (DSP) for detecting traffic noise with the pass-by method at the test site. METHODS : There are several analysis methods, which are generally divided into three different types, available to evaluate traffic noise predictive models. The first method uses the classification standard of 12 vehicle types. The second method is based on a standard of four vehicle types. The third method is founded on 5 types of vehicles, which are different from the types used by the second method. This means that the second method not only consolidates 12 vehicle types into only four types, but also that the results of the noise analysis of the total traffic volume are reflected in a comparison analysis of the three types of methods. The constant percent bandwidth (CPB) analysis was used to identify the properties of different frequencies in the frequency analysis. A-weighting was applied to the DSP and to the transformation process from analog to digital signal. The root mean squared error (RMSE) was applied to compare and evaluate the predictive model results of the three analysis methods. RESULTS: The result derived from the third method, based on the classification standard of 5 vehicle types, shows the smallest values of RMSE and max and min error. However, it does not have the reduction properties of a predictive model. To evaluate the predictive model of an ANC system, a reduction analysis of the total sound pressure level (TSPL), dB(A), was conducted. As a result, the analysis based on the third method has the smallest value of RMSE and max error. The effect of traffic noise reduction was the greatest value of the types of analysis in this research. CONCLUSIONS : From the results of the error analysis, the application method for categorizing vehicle types related to the 12-vehicle classification based on previous research is appropriate to the ANC system. However, the performance of a predictive model on an ANC system is up to a value of traffic noise reduction. By the same token, the most appropriate method that influences the maximum reduction effect is found in the third method of traffic analysis. This method has a value of traffic noise reduction of 31.28 dB(A). In conclusion, research for detecting the friction noise between a tire and the road surface for the 12 vehicle types needs to be conducted to authentically demonstrate an ANC system in the Republic of Korea.

소음관련문제는 도심지 인구 집중화 현상 및 개인소유 차량 증가 현상 등으로 인하여 해가 거듭할수록 대두되고 있는 실정이다. 실제 국민권익위원회는 2012년~2014년 각 해마다 6월~8월 기간 동안 소음민 원접수 건수가 약1만 4천 건을 초과했음을 발표한 바가 있다. 또한 세종시는 시·도별 인구 10만 명당 민 원 발생건수가 가장 높게 집계되었고, 생활, 공사장, 교통으로 인한 소음문제가 압도적으로 많은 비중을 차지하였다. 이러한 소음문제피해를 최소화하기 위해 현재 국내 각 기초자치단체에서 구조물을 설치하거 나 저소음포장을 실시하는 등의 노력을 기울이고 있다. 이 외에도 같은 특성의 음향을 각기 다른 두 음원 에서 발생시켜 중첩시키는 원리를 적용한 ANC 시스템에 대한 연구를 진행하고 있다. 하지만 도로교통소 음은 시간과 장소 등 다양한 변위에 영향을 받고 다른 소음원에 비해 주기가 짧아 이 기법을 적용하는 데 어려움이 있다. 그러므로 정확한 수음점에서의 음향특성과 소음원에서부터 전달 특성을 파악하기 위해서 기존연구를 토대로 도로교통소음 예측모델을 ANC 시스템에 적용할 경우 음향 감쇠효과를 어느 정도 발 휘할 수 있는지를 평가하였다. ANC시스템의 적용을 위해 수음점에서 소음도 측정이 가능한 pass-by계측방법과 차량검지기를 활용하 여 도로에서 발생하는 소음도를 측정하였다. 되는 예측소음과 측정소음도를 대조하는 과정에서 정확성을 판단하기 위해 LimA Predictor를 활용하였고 국제규격 ISO-9613-2의 음향 방사효과를 적용하였다. 그림 1은 음향의 저감 효과를 적용한 뒤, 수음점에 서 인간이 감지할 수 있는 음향을 파악하기 위해 해당 주파수 별로 A-가중치를 적용한 총 음압레벨을 도출 하였다. 이는 주파수 별 음향을 감쇠하는 과정으로 측 정된 주파수 별 음압에서 예측한 주파수 별 음압을 파 워차로 상쇄시킨다. 이 결과를 통해 감쇠효과를 파악 할 수 있다. 이를 통해 ANC 시스템을 활용하여 서로 다른 음원에서 음파를 중첩시킬 수 있는 경우 음향의 감쇠효과는 최소 11dB(A)에서 최대 22dB(A)까지임을 확인할 수 있었다. 그러나 여러 요인이 영향을 미치는 도로교통소음의 특징상 실제 증명한 감쇠효과보다 적을 것으로 판단하였다.